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因此，腾讯的AI实验室推出了一款通过动作检测，评估帕金森症的AI模型 。评估过程很简单，只需要患者在摄像头前做出一系列规定动作，然后AI便会作出评估 。据了解，这项技术应用了深度学习和图像识别两种技术，腾讯实验室在人体上设定上百个可识别的关键节点，使用检测仪来追踪这些节点在频率、距离、角度和速度等方面的变化，建立模型来训练AI 。
接着，这款AI会通过图像识别技术捕捉患者的动作、识别关键节点，然后进行分析和判断 。
未来腾讯AI实验室还会将这项技术用于脑瘫患者的步态分析、评测运动员伤后恢复状态、老人运动能力等检测中 。
5.通过日常对话识别抑郁症
国麻省理工学院媒体实验室（CSAIL）的科研人员在一篇新论文中，描述了一款能够通过分析病人的文字和口头语言来感知抑郁症的神经网络系统 。据CSAIL称，其工作原理是，将与病人谈话采集到的原始文字和语音数据放在这款神经网络模型中分析，总结出抑郁症患者的说话规律，并利用这种规律与其他病人进行分析对比来判断病情，其还会在分析过程中不断学习提高分析准确性 。
医生判断抑郁症的传统方式是，询问病人一些关于过去神经病史、生活方式、心情等问题，分析病人的答案 。但是CSAIL科研人员认为每个病人说话方式不同，只是问问题和听答案有其局限性，因此研发了这款神经网络，通过分析病人的日常对话，来灵活全面地判断抑郁症状 。也就是说这款神经网络最重要的特点就是不需要考虑语境，不需要通过特定的问题和答案来分析症状，分析病人的语言就够了 。
据青亭网了解，CSAIL的科研人员从DAIC语言数据库中选择了142例患心理疾病的病人与人类操控的机器人谈话的音频、文字和视频数据 。例如，这款模型会给语音中说话人单调的语气匹配悲伤、低沉或者心情不好等标签 。模型可能参考的另一个规律是，患抑郁的病人说话会比较低沉，句子之间的停顿也会长一些，不过这款模型要更智能、参考的标准也更复杂全面 。神经网络模型将数据与个人健康调查问卷进行对比，将数据中中的病人从0到27打分，在中度（10-14分）和中重度（15-19分）区间以上的病人将被视作抑郁，低于这个区间的病人将被视作没有抑郁症，142例患者中有28人抑郁（20%） 。
这款神经网络可以对医生起到辅助作用，比如当其发现异样就会通知医生 。科研人员希望未来将这款模型的应用扩展到分析痴呆症等认知障碍疾病上，或者做成移动应用，通过分析用户的短信和电话，发现心理压力然后发出提示 。这不禁让人想起了之前曾曝光过的一段谷歌“The Selfish Ledger”影片，同样是手机将人类的生活安排的妥妥当当，就是有点吓人罢了 。当然，对于那些因为距离远、难以负担医药费或者缺乏意识而没能去找医生确诊的人来说，如果有这么一款应用还是很方便的 。
另外，就像之前人类通过观察AI玩《Dota 2》来学习新打法一样，CSAIL的科研人员也希望可以分析、学习这款神经网络使用的诊断标准 。
6.利用谷歌开源AI诊断肺癌
近日，纽约大学的一组科研人员通过重新训练谷歌的Inception v3（用于图像分析的开源卷积神经网络），研发了一种检测特定肺癌类型的AI技术，准确率达97% 。
美国癌症协会和癌症统计中心数据表示，美国每年确诊为肺癌的患者超过20万人，有15万以上的患者因为并发症而死，而这项技术将为他们带来福音 。这组科研人员表示，AI在例行检查和疑难肺癌案例中都可以对医生起到帮助，让医生有更多时间去解决更高级的问题，比如结合组织、分子和临床信息为每个病人制定治疗计划 。

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